枝江市住房和城乡建设局网站,网站建设费可以一次性冲费用吗,晋中网站建设,专业定制网页设计MATLAB训练神经网络小结1、一个典型例子1.1 可视化神经网络1.2 指定某一层的激活函数1.3 训练神经网络时使用L1正则化1.4返回训练过程中的参数1.5 查看训练好的权重系数1.6 如何使用早停法来防止过拟合1、一个典型例子
例如输入特征为10维#xff0c;想训练一个10x20x10x1的三…
MATLAB训练神经网络小结1、一个典型例子1.1 可视化神经网络1.2 指定某一层的激活函数1.3 训练神经网络时使用L1正则化1.4返回训练过程中的参数1.5 查看训练好的权重系数1.6 如何使用早停法来防止过拟合1、一个典型例子
例如输入特征为10维想训练一个10x20x10x1的三层ANN代码可以这样写
% 直接生成两个隐藏层即可
netfeedforwardnet([20,10]);
% 定义好输入和输出数组X,Y
nettrain(net,X,Y)
% 这里要注意的一个问题例如X原始定义的是[10000,10]Y定义的是[10000,1]
% 因为我们都喜欢定义列向量这个时候需要改变代码
nettrain(net,X,Y); % 需要将X和Y进行转置1.1 可视化神经网络
% 这个很简单
view(net)1.2 指定某一层的激活函数
注意这里必须设置的是每层统一的激活函数。不可能设置每个神经元不同的激活函数。
% 例如将最后一层激活函数设置为线性函数
net.layers{end}.transferFcnpurelin;注意matlab中很多激活函数与普通激活函数命令不一样例如tanh激活函数在matlab中为tansig这个问题需要额外注意。
1.3 训练神经网络时使用L1正则化
net.trainParam.regularization.typeL11.4返回训练过程中的参数
[net,tr]train(net,X,Y);
% tr中包含每轮训练epoch过程中的训练集、验证集、测试集误差变化1.5 查看训练好的权重系数
net.Iw % 由输入权重值组成的 numLayers x numInputs 元胞数组
net.Lw % 由层权重值组成的numLayers x numLayers 元胞数组
net.b % 由偏置值组成的numLayers x 1 元胞数组1.6 如何使用早停法来防止过拟合
net.trainParam.max_fail10 % 指定最大连续失败次数如果网络连续10次验证集没有改善
% 则停止训练
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